自适应阈值侵彻引信层目标识别算法

发布时间：2025-05-08 04:59

　　 目前侵彻引信层目标识别算法通常采用固定阈值或多阈值方式对目标层信号进行判断,阈值的设定通常需要依赖先验数据,不具有普适性。针对此问题,在融合信号计层算法基础上提出一种自适应阈值层目标识别算法。该方法根据引信采集到的传感器信号,实时在线计算出下一层目标的判定阈值,根据计算出的阈值识别当前层数。采用半实物仿真,用多次火炮试验中采集到的数据对算法进行验证。结果表明:与固定阈值计层算法相比,自适应阈值算法在不同试验工况下均能正确给出层标识信号;自适应阈值算法给出的层标识信号与实际试验中高速摄像系统记录到的层时间能够较好地吻合。

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【部分图文】：

图1 4次试验的传感器输出与开关原始信号

从图3中可以看出，低通滤波可以滤除一些高频成分，但不能消除或者改善原始传感器输出信号幅值动态范围大的问题。因此即使采用低通滤波，也无法改善固定阈值对多种工况下层目标信号的适用性。在实际应用中，同一款引信产品若采用固定阈值方式对层信号进行判别，无法找到合适的固定阈值来适应不同工况，....

图2 传感器输出信号和开关信号融合结果

对比图2和图4可以看出，只对传感器输出信号进行卷积，融合后的信号层特征更明显。提取图3中的数据，得到每层信号的峰值，数据如表2所示。图3传感器输出信号低通滤波处理结果

图3 传感器输出信号低通滤波处理结果

图2传感器输出信号和开关信号融合结果图4传感器输出信号融合处理结果

图4 传感器输出信号融合处理结果

图3传感器输出信号低通滤波处理结果从图4和表2中可以发现传感器融合信号具有以下两个特征:1)不同试验中，传感器融合信号幅值差别较大;2)同一发试验中，每层过载的峰值相近。

本文编号：4044358